货运驾驶人的行为监测方法、系统及电子设备技术方案

本发明专利技术提供了一种货运驾驶人的行为监测方法、系统及电子设备，涉及货运驾驶监测领域，该方法通过对待监测驾驶人的货运数据集合实现了对当前运输记录信息与历史信息的数据综合，并利用异常识别规则函数集合和约束条件集合对待监测驾驶人的行为合规性进行量化，确定待监测驾驶人的时空异常得分，并根据时空异常得分确定待监测驾驶人的行为监测结果，从而实现了对货运驾驶人的行为进行实时监测；同时该方法在对驾驶人的行为监测规则进行修订时可通过网络同步来实现，具有强大的兼容性和时效性，解决了现有技术中对驾驶人的行为监测规则进行修订时存在的修改时效性低、兼容性差的问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
货运驾驶人的行为监测方法、系统及电子设备


[0001]本专利技术涉及货运驾驶监测领域，尤其是涉及一种货运驾驶人的行为监测方法、系统及电子设备。

技术介绍

[0002]随着物流行业的快速发展，货运量也随着飞速发展。如何对货运驾驶人的行为进行有效监测已成为物流公司相关行业的重要环节。货运驾驶人的行为监测效果越精确，物流公司能够对其进行有效的数据跟踪，并设置有效的相关措施来降低货运驾驶人由于驾驶过程不规范所产生问题的概率。
[0003]如今的货运驾驶人的运单行驶里程较多，目的地与出发地的距离较远，难以对货运驾驶人的行为进行实时监测。由于货运驾驶人的行为监测过程设计诸多环节，当需要对驾驶人的行为监测规则进行修订时也存在着修改时效性低、兼容性差的问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种货运驾驶人的行为监测方法、系统及电子设备，该方法通过对待监测驾驶人的货运数据集合实现了对当前运输记录信息与历史信息的数据综合，并利用异常识别规则函数集合和约束条件集合对待监测驾驶人的行为合规性进行量化，确定待监测驾驶人的时空异常得分，并根据时空异常得分确定待监测驾驶人的行为监测结果，从而实现了对货运驾驶人的行为进行实时监测；同时该方法在对驾驶人的行为监测规则进行修订时可通过网络同步来实现，具有强大的兼容性和时效性，解决了现有技术中对驾驶人的行为监测规则进行修订时存在的修改时效性低、兼容性差的问题。
[0005]第一方面，本专利技术实施方式提供了一种货运驾驶人的行为监测方法，该方法包括：
[0006]获取待监测驾驶人的货运数据集合；其中，货运数据集合至少包含：运单集合、运营时间集合、空间位置集合、异常识别规则函数集合、约束条件集合和历史评估向量集合；
[0007]利用异常识别规则函数集合和约束条件集合，对待监测驾驶人的运单集合、运营时间集合和空间位置集合中包含的时空冲突异常结果进行计算；
[0008]利用历史评估向量集合对时空冲突异常结果进行约束后，确定待监测驾驶人的时空异常得分，并根据时空异常得分确定待监测驾驶人的行为监测结果。
[0009]在一种实施方式中，利用异常识别规则函数集合和约束条件集合，对待监测驾驶人的运单集合、运营时间集合和空间位置集合中包含的时空冲突异常结果进行计算的步骤，包括：
[0010]时空冲突异常结果通过以下算式计算得到：
[0011][0012]其中，Ab_Driver(B,t)为时空冲突异常结果；B为待监测驾驶人的编号；t为监测查询时间；g为运单集合中当前运单的编号；n为运单集合中的运单个数；Driver_Evaluate(g)
为当前运单g对应的时空冲突异常值，冲突异常值通过异常识别规则函数集合、约束条件集合、运单集合、运营时间集合和空间位置集合计算得到。
[0013]在一种实施方式中，当前运单对应的时空冲突异常值，通过以下算式计算得到：
[0014][0015]其中，k为异常识别规则函数集合中包含的函数个数；d为空间位置集合中的终点标记；w为异常识别规则函数集合中函数的权重值；θ为异常识别规则函数集合中包含的函数；F为运单集合；P为运营时间集合；L为空间位置集合；δ为约束条件集合。
[0016]在一种实施方式中，利用历史评估向量集合对时空冲突异常结果进行约束后，确定待监测驾驶人的时空异常得分，包括：
[0017]判断历史评估向量集合与时空冲突异常结果是否满足预设的约束关系；约束关系如下：
[0018]Ab_Driver(B,t)＞λ
d
(E
d
)；
[0019]其中，λ为阈值函数；E为历史评估向量集合；
[0020]如果是，则利用时空冲突异常结果确定待监测驾驶人的时空异常得分。
[0021]在一种实施方式中，判断历史评估向量集合与时空冲突异常结果是否满足预设的约束关系，包括：
[0022]当历史评估向量集合为空集时，将阈值函数设置为0.8；
[0023]当历史评估向量集合不为空集时，计算历史评估向量集合中异常订单金额的占比；
[0024]若占比小于5％，则将阈值函数设置为0.8；若占比大于5％且小于10％，则将阈值函数设置为0.9；若占比大于10％且小于20％，则将阈值函数设置为0.99；若占比大于20％则将阈值函数设置为1.0。
[0025]在一种实施方式中，约束条件集合中，至少包括：驾驶人经营额约束条件、驾驶人经营活动约束条件、驾驶人时空位置约束条件、驾驶人验证信息约束条件；
[0026]其中，驾驶人经营额约束条件，用于对待监测驾驶人的年累计运营额达到预设营业额阈值时的运单进行约束；
[0027]驾驶人经营活动约束条件，用于对待监测驾驶人的年累计运单数量达到预设运单数量阈值时的运单进行约束；
[0028]驾驶人时空位置约束条件，用于对空间位置集合中待监测驾驶人的运单的时空距离与运输时间进行约束；
[0029]驾驶人验证信息约束条件，用于对与待监测驾驶人的模板照片的相似度结果大于预设相似度阈值的待监测驾驶人上传的待验证图像进行约束。
[0030]在一种实施方式中，异常识别规则函数集合中，至少包括：经过地点校验函数、ETC记录校验函数、车辆轨迹时空重复函数、虚构车辆轨迹识别函数、补充驾驶员行程信息校验函数；
[0031]其中，经过地点校验函数，用于对待监测驾驶人经过的预设地点进行查询，并根据地点查询结果确定经过地点校验函数的校验结果；
[0032]ETC记录校验函数，用于对待监测驾驶人的ETC数据进行查询，并根据ETC查询结果
确定ETC记录校验函数的校验结果；
[0033]车辆轨迹时空重复函数，用于对待监测驾驶人的车辆驾驶数据进行查询，并根据车辆驾驶数据查询结果确定车辆轨迹时空重复函数的校验结果；
[0034]虚构车辆轨迹识别函数，用于利用经过地点校验函数的校验结果、ETC记录校验函数的校验结果和车辆轨迹时空重复函数的校验结果确定待监测驾驶人的车辆对应的虚构车辆轨迹识别结果，并利用虚构车辆轨迹识别结果确定虚构车辆轨迹识别函数的校验结果；
[0035]补充驾驶员行程信息校验函数，用于利用待监测驾驶人的补充数据对待监测驾驶人的途径地点进行验证，并根据途径地点的验证结果确定补充驾驶员行程信息校验函数的校验结果。
[0036]第二方面，本专利技术实施方式还提供一种货运驾驶人的行为监测系统，该系统包括：
[0037]货运数据集合获取模块，用于获取待监测驾驶人的货运数据集合；其中，货运数据集合至少包含：运单集合、运营时间集合、空间位置集合、异常识别规则函数集合、约束条件集合和历史评估向量集合；
[0038]时空冲突异常结果计算模块，用于利用异常识别规则函数集合和约束条件集合，对待监测驾驶人的运单集合、运营时间集合和空间位置集合中包含的时空冲突异常结果进行计算；
[0039]行为监测结果确定模块，用于利用历史本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种货运驾驶人的行为监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待监测驾驶人的货运数据集合；其中，所述货运数据集合至少包含：运单集合、运营时间集合、空间位置集合、异常识别规则函数集合、约束条件集合和历史评估向量集合；利用所述异常识别规则函数集合和所述约束条件集合，对所述待监测驾驶人的所述运单集合、所述运营时间集合和所述空间位置集合中包含的时空冲突异常结果进行计算；利用所述历史评估向量集合对所述时空冲突异常结果进行约束后，确定所述待监测驾驶人的时空异常得分，并根据所述时空异常得分确定所述待监测驾驶人的行为监测结果。2.根据权利要求1所述的货运驾驶人的行为监测方法，其特征在于，利用所述异常识别规则函数集合和所述约束条件集合，对所述待监测驾驶人的所述运单集合、所述运营时间集合和所述空间位置集合中包含的时空冲突异常结果进行计算的步骤，包括：所述时空冲突异常结果通过以下算式计算得到：其中，Ab_Driver(B,t)为所述时空冲突异常结果；B为所述待监测驾驶人的编号；t为监测查询时间；g为所述运单集合中当前运单的编号；n为所述运单集合中的运单个数；Driver_Evaluate(g)为所述当前运单g对应的时空冲突异常值，所述冲突异常值通过所述异常识别规则函数集合、所述约束条件集合、所述运单集合、所述运营时间集合和所述空间位置集合计算得到。3.根据权利要求2所述的货运驾驶人的行为监测方法，其特征在于，所述当前运单对应的时空冲突异常值，通过以下算式计算得到：其中，k为所述异常识别规则函数集合中包含的函数个数；d为所述空间位置集合中的终点标记；w为所述异常识别规则函数集合中函数的权重值；θ为所述异常识别规则函数集合中包含的函数；F为所述运单集合；P为所述运营时间集合；L为所述空间位置集合；δ为所述约束条件集合。4.根据权利要求3所述的货运驾驶人的行为监测方法，其特征在于，利用所述历史评估向量集合对所述时空冲突异常结果进行约束后，确定所述待监测驾驶人的时空异常得分，包括：判断所述历史评估向量集合与所述时空冲突异常结果是否满足预设的约束关系；所述约束关系如下：Ab_Driver(B,t)＞λ
d
(E
d
)；其中，λ为阈值函数；E为所述历史评估向量集合；如果是，则利用所述时空冲突异常结果确定所述待监测驾驶人的时空异常得分。5.根据权利要求4所述的货运驾驶人的行为监测方法，其特征在于，判断所述历史评估向量集合与所述时空冲突异常结果是否满足预设的约束关系，包括：当所述历史评估向量集合为空集时，将所述阈值函数设置为0.8；当所述历史评估向量集合不为空集时，计算所述历史评估向量集合中异常订单金额的占比；
若所述占比小于5％，则将所述阈值函数设置为0.8；若所述占比大于5％且小于10％，则将所述阈值函数设置为0.9；若所述占比大于10％且小于20％，则将所述阈值函数设置为0.99；若所述占比大于20％则将所述阈值函数设置为1.0。6.根据权利要求1所述的货运驾驶人的行为监测方法，其特征在于，所述约束条件集合中，至少包括：驾驶人经营额约束条件、...

【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，
申请(专利权)人：永立数智北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：